مفهوم الذكاء الاصطناعي وأهميته في مجال البيانات
أنواع البيانات ومصادرها
مراحل جمع البيانات وأساسيات جودتها
أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
التعرف على بيئات العمل وأدوات الذكاء الاصطناعي
أنشطة:
استعراض حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
تمرين عملي على جمع بيانات من مصادر متعددة
طرق جمع البيانات التقليدية مقابل الذكية
أدوات وأجهزة جمع البيانات (الاستشعار، الإنترنت، قواعد البيانات)
تقنيات التنقيب عن البيانات (Data Mining)
التعامل مع البيانات الضخمة (Big Data)
التحقق من جودة البيانات وتنظيفها
تطبيق عملي على أدوات جمع البيانات الذكية
ورشة عمل لتنظيف وتحضير البيانات
تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning) الأساسية
التحليل التنبؤي والتحليل الوصفي
استخدام الخوارزميات في تصنيف وتجزئة البيانات
أدوات البرمجيات الذكية لتحليل البيانات (مثل Python، R، Power BI)
التعرف على تحليل النصوص والصور
تحليل بيانات باستخدام أدوات AI
دراسة حالة تطبيقية لتحليل تنبؤي
مبادئ إعداد التقارير الاحترافية
دمج نتائج الذكاء الاصطناعي في التقارير
أدوات تصور البيانات (Data Visualization) مثل Tableau، Power BI
سرد القصص بالبيانات (Data Storytelling)
تخصيص التقارير حسب الجمهور المستهدف
تصميم تقرير ذكي تفاعلي
تمرين عرض البيانات بطريقة سردية
أتمتة إعداد التقارير باستخدام الذكاء الاصطناعي
تطوير لوحات مراقبة الأداء (Dashboards) الذكية
تحسين جودة البيانات والتقارير المستمرة
إدارة خصوصية البيانات وأمن المعلومات
وضع خطة عمل لتطبيق الذكاء الاصطناعي في التقارير وتحليل البيانات
إعداد لوحة تحكم ذكية
تقديم خطة تطبيق عملية مع عرض النتائج